CES 2026 AI robotları: Azərbaycana enerji dərsi

CES 2026 üçün danışılan əsas dəyişiklik sadədir: AI artıq “gözəl demo” mərhələsindən çıxıb, real dünyada iş görən sistemlərə çevrilir. Koreyanın Samsung və LG kimi şirkətləri bunu açıq şəkildə göstərir — AI-ni robotlara, məişət texnikasına, kameraya, sensorlara və ekosistemə bağlayırlar ki, sistem niyyəti anlasın, tapşırığı özü icra etsin və fiziki mühitdə nəticə yaratsın.

Bu xəbərin Azərbaycan üçün maraqlı tərəfi məişət robotu deyil. Maraqlı tərəfi odur ki, eyni məntiq və arxitektura — sensor + AI modeli + icra mexanizmi + təhlükəsizlik nəzarəti — neft-qaz yatağında, kompressor stansiyasında, boru kəmərində, elektrik şəbəkəsində də işləyir. “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” seriyamızda mənim əsas iddiam budur: AI-nin dəyəri modeldə yox, modelin əməliyyata bağlanmasındadır. CES 2026 bunu istehlakçı texnologiyasında göstərir; enerji şirkətləri isə bunu daha böyük büdcə və daha yüksək risklə etməlidir.

CES 2026-nın mesajı: generativ AI yox, “icra edən AI” önə çıxır

CES 2026 təşkilatçıları dörd əsas mövzunu önə çəkir: AI, robototexnika, mobillik, rəqəmsal səhiyyə. Burada kritik nüans var: diqqət generativ AI-nin mətn və şəkil yaratmasından, AI-nin istifadəçi niyyətini başa düşməsinə, avtonom tapşırıqlar icra etməsinə və hardware ilə inteqrasiyasına keçir.

Enerji sektoru üçün bu, çox tanış bir keçiddir. Biz illərlə dashboard, hesabat, proqnoz “göstərdik”. Amma real qazanc aşağıdakı sualla başlayır:

“Model nə bilirdi?” yox, “Model hansı qərarı verdi və o qərar əməliyyatda nəyi dəyişdi?”

Robot məişətdə nə edirsə, “rəqəmsal operator” yataqda onu edir

LG-nin “Zero Labor Home” vizyonu və iki qollu CLOiD konsepti məişətdə iş görmək üçündür: əşya götürmək, daşımaq, yardım etmək. Enerjidə analogiyası var:

• Robot qol → robotik manipulyator / dron / mobil inspeksiya platforması
• Kamera və sensor → termal kamera, akustik sensor, vibrasiya, təzyiq, qaz detektoru
• “Niyyətin anlaşılması” → iş icazəsi, risk səviyyəsi, avadanlığın vəziyyəti əsasında prioritetləndirmə
• Tapşırığın icrası → valfın tənzimi, kompressor yükünün dəyişməsi, iş sifarişinin açılması

Bu, “AI robotları”na baxıb heyran olmaq üçün yox, enerjidə əməliyyat dizaynını yenidən qurmaq üçün siqnaldır.

Samsung və LG nümunəsi: AI-ni ekosistemə bağlamasan, ROI gecikir

Samsung-un bu il klassik böyük stend əvəzinə “Your Companion to AI Living” formatına keçməsi bir detallı marketinq qərarı kimi görünə bilər. Mən bunu daha çox məhsul strategiyası kimi oxuyuram: AI-ni ayrı-ayrı cihazlarda yox, vahid ekosistemdə göstərmək.

Enerji şirkətləri də eyni səhvi tez-tez edir: bir pilot, bir model, bir dashboard. Sonra da “niyə təsir görmədik?” sualı.

Enerjidə “AI ekosistemi” necə görünür?

Cavab bir cümlədir: məlumat axını IT-dən OT-yə (əməliyyat texnologiyasına) qədər qırılmadan getməlidir. Praktik xəritə:

1. Məlumat qatları: SCADA/DCS, historian, CMMS/EAM, laboratoriya nəticələri, inspeksiya fotoları/video
2. Model qatları: anomaliya aşkarlanması, proqnozlaşdırıcı texniki xidmət, optimizasiya, generativ köməkçi (operator üçün)
3. İcra qatları: iş sifarişi yaratma, alaram prioritetləndirmə, parametrlərin təklif/təsdiq ilə dəyişməsi
4. Nəzarət və audit: təhlükəsizlik qaydaları, “kim nəyi niyə dəyişdi?”, geri dönmə mexanizmləri

Samsung-un Gemini ilə təchiz olunan soyuducusu maraqlı detal verir: kamera + daha güclü model → daha çox “obyekt tanıma”. Enerjidə bunun daha sərt versiyası var: termal görüntüdə izolyasiya problemi, dron videosunda korroziya, akustik siqnalda sızma ehtimalı.

Azərbaycanın neft-qaz və enerji sektorunda ən real 5 AI tətbiqi (2026 planı kimi düşün)

CES 2026-da göstərilən “fiziki AI” trendini Azərbaycana çevirəndə, ən sürətli nəticə verən sahələr bunlardır.

1) Proqnozlaşdırıcı texniki xidmət: dayanma vaxtını puldan çıxarın

Ən birbaşa ROI buradadır. Vibrasiya, temperatur, təzyiq, yağ analizi kimi siqnallar əsasında AI modeli avadanlığın sıradan çıxma ehtimalını öncədən göstərir.

Nəticə nə olur?

• Planlanmamış dayanma azalır
• Ehtiyat hissələri “pani̇k”lə yox, planla alınır
• İşçi heyəti daha təhlükəli çağırışlara daha az gedir

Praktik başlanğıc: bir aktiv sinfi seçin (məsələn, kompressorlar), 8–12 həftəlik data keyfiyyəti auditini edin, sonra minimal model ilə “early warning” qurun.

2) Boru kəmərində sızma aşkarlanması: alaramı “ağıllı” edin

Boru kəmərlərində klassik problem budur: alaram var, amma həddən artıq çoxdur və operator yorulur. AI burada alaramları kontekstə salır:

• axın/təzyiq anomaliyası + hava şəraiti + nasos rejimi + tarixi pattern
• akustik siqnal + termal xəritə + geolokasiya

Məqsəd: “hər anomaliya sızmadır” demək yox, sızma ehtimalını skorlaşdırmaq və sahə komandasının çıxışını düzgün prioritetləndirmək.

3) Sahə inspeksiyasında robot və dronlar: “insan gözünü” çoxaldın

CES-də humanoid robotlar diqqət çəkəcək (Hyundai, Boston Dynamics, Unitree və s.). Enerjidə isə daha real ssenari:

• dronla xətt boyunca vizual/termal inspeksiya
• mobil robotla qapalı məkanlarda (məsələn, riskli sahələrdə) ölçmə
• robot manipulyatorla sadə əməliyyatlar

Burada AI-nin rolu “uçmaq” deyil; rolu görüntüdən problem çıxarmaq və “bu görüntü sabah iş sifarişinə çevrilməlidir” zəncirini bağlamaqdır.

4) İstehsal optimizasiyası: hər quyu eyni deyil

Neft-qazda optimizasiya tez-tez “təcrübəyə” söykənir. AI isə daha sistemli edir:

• quyu performansı proqnozu
• su/gaz kəsiri dinamikası
• kimyəvi dozalanma optimizasiyası

Mənim mövqeyim sərtdir: optimizasiya AI-siz mümkün deyil, çünki kombinasiyalar çoxdur və insanın “intuisiya”sı yetmir. Amma bunu etməyin şərti var: keyfiyyətli ölçüm və əməliyyat intizamı.

5) Enerji şəbəkəsində yük proqnozu və itkilərin azaldılması

Elektrik paylanmasında AI iki yerdə sürətli nəticə verir:

• qısa müddətli yük proqnozu (gün içi balans)
• qeyri-texniki itkilərin aşkarlanması (anormal istehlak patternləri)

2025–2026 qış mövsümündə pik tələbat, istilik sistemləri, sənaye yükü kimi faktorlar daha həssas idarəetmə tələb edir. AI proqnozu burada “gözəllik” deyil, stabillik deməkdir.

“Empatik AI” enerjidə nə deməkdir? Operatorun yanındakı köməkçi

LG “empathetic AI” ifadəsini istifadə edir: istifadəçini anlayan, kontekstə uyğun davranan sistem.

Enerjidə “empatiya” romantik səslənə bilər, amma texniki qarşılığı var: operator-aşırı yüklənməni azaltmaq.

Operator köməkçisi üçün 3 prinsip

1. Bir ekran, bir qərar: model 10 qrafik göstərməsin; “indi nə etməliyəm?” sualına cavab versin.
2. Şəffaf izah: “Niyə bu alaram kritikdir?” — 2–3 səbəb və son analoji hadisə.
3. Təsdiqlə icra: tam avtonom idarəetməyə birdən keçməyin; əvvəl “təklif et, operator təsdiq etsin” rejimi.

Bu yanaşma həm təhlükəsizliyi artırır, həm də AI-nin qəbulunu sürətləndirir.

Azərbaycan şirkətləri üçün praktiki yol xəritəsi: 90 günə başlanğıc, 12 aya miqyas

AI-ni enerji və neft-qazda tətbiq etmək “böyük transformasiya” adı ilə illərlə uzadılmamalıdır. Mənim gördüyüm ən işlək model belədir.

0–30 gün: əsasların yoxlanması

• ən kritik 1–2 proses seçilir (məsələn, kompressor dayanması, sızma alaramları)
• data mənbələri siyahılanır, boşluqlar aşkarlanır
• OT/IT təhlükəsizlik çərçivəsi razılaşdırılır

31–90 gün: pilot və ölçülə bilən göstəricilər

• minimal model qurulur (anomaliya + prioritet skoru)
• KPI-lar əvvəlcədən yazılır:
  • planlanmamış dayanma sayı
  • alaramdan sahəyə çıxışa qədər vaxt
  • yanlış çağırışların payı

3–12 ay: ekosistemə inteqrasiya

• model nəticəsi CMMS/EAM iş sifarişinə bağlanır
• inspeksiya nəticələri (foto/video) standartlaşdırılır
• governance: data owner, model owner, audit və retraining qaydası

Burada ən böyük səhv: “bir data scientist komandası qursaq, məsələ həll olar”. Xeyr. Sahə komandası və əməliyyat rəhbərliyi prosesin sahibidir, AI komandası isə sürətləndiricidir.

AI robotları niyə məhz indi önə çıxır? Çünki hardware hazırdır

CES 2026-nın fonunda daha dərin trend var: sensorlar ucuzlaşıb, hesablama gücü artıb, edge qurğular yayılıb. Bu, enerji üçün kritikdir, çünki həmişə buluda data göndərmək mümkün olmur.

• Edge AI: sahədə ilkin emal və anomaliya
• Bulud/on-prem: model təlimi, tarixi analiz
• Hibrid: təhlükəsizlik və gecikmə balansı

Azərbaycanın neft-qaz əməliyyatları üçün bu, praktik seçimdir: həssas OT mühiti qorunur, amma AI dəyəri də gəlir.

Növbəti addım: “AI robotu” yox, “AI ilə idarə olunan əməliyyat” qurun

CES 2026-dan çıxan dərs budur: AI yalnız o vaxt biznesi dəyişir ki, fiziki dünyada bir işi daha yaxşı görsün. Samsung bunu mətbəxdə edir, LG evdə edir. Azərbaycanın enerji və neft-qaz şirkətləri isə bunu istehsalda, təhlükəsizlikdə, şəbəkə stabilliyində etməlidir.

Əgər siz bu seriyanı izləyirsinizsə, artıq ümumi mənzərə aydındır: süni intellekt enerji sektorunda məhsuldarlıq, təhlükəsizlik və xərclərin idarəsi üçün real alətdir. Sual sadəcə budur: 2026 planınızda AI pilotları “yan layihə”dir, yoxsa əməliyyatın mərkəzi?

İstəyirsinizsə, sizin şirkətiniz üçün 90 günlük pilot planını (seçiləcək use-case, data siyahısı, KPI-lar, komanda rolları) bir səhifəyə sığan formatda hazırlaya bilərəm. Hansı sahə daha ağrılıdır: dayanma vaxtı, sızma riski, yoxsa inspeksiya xərcləri?